近日，清華大學精密儀器系朱榮教授研究組在《科學機器人》（Science Robotics）發(fā)表研究論文，報道了一種多功能感知的觸覺傳感器，采用類皮膚的多層結(jié)構(gòu)，將多模感知原位集成，實現(xiàn)對觸感、物感、溫感等多種感知的高密度集成，將觸覺傳感器應(yīng)用于機器手抓握感知，實現(xiàn)了對抓握物品的形狀、大小和材料等多屬性識別，并成功應(yīng)用于垃圾分類。

具有高靈敏和多維集成的柔性感知電子器件在醫(yī)療健康、智能機器人等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。柔性電子感知，具有對周圍環(huán)境和作用的感知能力，還能針對不同生理參數(shù)做出反應(yīng)，可用于智能假肢和穿戴式生理監(jiān)測，為醫(yī)療健康帶來革命性的變化和進步；柔性感知也是智能機器人交互的關(guān)鍵，在仿生機器人非視覺傳感技術(shù)領(lǐng)域有著十分重要的作用，感知和交互技術(shù)是未來機器人的重要發(fā)展方向。縱觀現(xiàn)有國內(nèi)外柔性感知傳感器和系統(tǒng)，在高靈敏測量、多感知集成、低交叉耦合、低成本加工上仍然存在技術(shù)瓶頸，實際應(yīng)用面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

針對以上問題，清華大學朱榮教授研究組提出一種基于熱感應(yīng)的多維傳感新機理，利用熱敏膜和外界的傳導/對流換熱對自身電阻的調(diào)控實現(xiàn)了壓力、溫度、流場、熱物性等參數(shù)的集成測量，由于采用簡單的薄膜敏感結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一的熱敏檢測原理，多維感知柔性電子器件具有簡單結(jié)構(gòu)、集成度高、低交叉耦合、易調(diào)控、成本低等特點。研究成果以封面文章發(fā)表在Advanced Materials, 2017, 29(15), 1606151，并獲得Transducers2019國際會議的Outstanding Paper Award。研究團隊將技術(shù)推廣應(yīng)用到健康監(jiān)測和智能機器人，先后研制出新型穿戴式人體運動監(jiān)測裝備和機器人觸覺感知系統(tǒng)。

可穿戴人體運動監(jiān)測系統(tǒng)

穿戴式運動檢測技術(shù)是外骨骼機器人、協(xié)作機器人等領(lǐng)域不可或缺的人機交互手段。隨著信息、傳感、驅(qū)動和材料技術(shù)的發(fā)展，外骨骼機器人作為助力助殘設(shè)備在工業(yè)、醫(yī)療、軍事領(lǐng)域逐漸展示出實用價值。目前，柔順化、輕量化正成為外骨骼研究的新方向。朱榮教授研究組將多感知技術(shù)應(yīng)用到穿戴機器人，研制出新型的可穿戴人體運動監(jiān)測系統(tǒng)，采用自主原創(chuàng)的微型運動速度傳感器結(jié)合微型慣性測量單元，發(fā)展新型的無積分數(shù)據(jù)融合算法，實現(xiàn)魯棒性好、抗干擾強、長期無漂移的三維運動速度、運動加速度和肢體姿態(tài)的測量。研究組將可穿戴運動捕捉系統(tǒng)應(yīng)用于人體肢體動作捕捉，實現(xiàn)了對高動態(tài)拳擊、踢腿、長跑運動等的準確實時監(jiān)測。這項技術(shù)為人機協(xié)同領(lǐng)域提供了可行的運動監(jiān)測手段，將促進外骨骼機器人、協(xié)作機器人等智能機器人的運動感知技術(shù)發(fā)展。相關(guān)研究成果以題為《可穿戴肢體運動捕捉系統(tǒng)》“A wearable motion capture device able to detect dynamic motion of human limbs”，發(fā)表在Nature Communications, 2020, 11, 5615，論文第一作者為清華大學精密儀器系博士后柳世強，通訊作者為清華大學朱榮教授。研究工作得到國家自然科學基金項目和國強研究院項目的資助。

多觸覺感知助力智能機器人

此外，面向智能機器人對觸覺感知的應(yīng)用需求。近日，研究組再次取得技術(shù)突破，研發(fā)出多維觸覺傳感器，實現(xiàn)觸感、物感、溫感等多種感知的原位集成，并將觸覺傳感器應(yīng)用于機器人手感知系統(tǒng)，利用深度學習方法將感知轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器人對物品的認知，實現(xiàn)了對抓握物品形狀、大小、溫度和材質(zhì)等多屬性的高精準識別。不同于常規(guī)觸摸識別技術(shù)僅利用壓力感知，研究組將力感和熱物性等多模信息進行融合，使得物品識別的準確率大大提高，從基于單模壓力感知的69%識別率提高到基于多模感知的96%識別率，研究組還進一步展示了利用具有多維觸覺感知的機器手進行垃圾分類的應(yīng)用，實現(xiàn)了對七類垃圾物品的高準確識別。研究成果以題為《多維觸覺傳感器助力機器手物體識別》“Skin-inspired quadruple tactile sensors integrated on a robot hand enable object recognition”，發(fā)表在Science Robotics, 5, eabc8134 (2020)，論文第一作者為清華大學精密儀器系博士研究生李國朕，通訊作者為清華大學朱榮教授。研究工作得到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金重點項目和北京市自然科學基金重點項目的資助。